[논문 리뷰] Brainstorming through the Sequence Universe: Theories on the Protein Problem

Kyung Dae Ko, Yoojin Hong외 4명|ArXiv.org|2009. 11. 03.

Genomics and Phylogenetic Studies참고 문헌 45인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 단백질 구조, 기능, 진화(SF&E)의 분석을 통합하기 위해 정제된 계통발생 프로파일을 사용하는 정량적 프레임워크를 제안한다. 이는 메타게놈 데이터에서 미해결된 단백질을 빠르게 특성화할 수 있게 해주며, 알고리즘적 개선이 단백질의 구조적 및 기능적 관계 예측 능력을 향상시켜, 새로운 치료제 및 생물공학적 단백질을 발견하기 위한 확장 가능한 플랫폼을 제공한다.

ABSTRACT

Just as physicists strive to develop a TOE (theory of everything), which explains and unifies the physical laws of the universe, the life-scientist wishes to uncover the TOE as it relates to cellular systems. This can only be achieved with a quantitative platform that can comprehensively deduce and relate protein structure, functional, and evolution of genomes and proteomes in a comparative fashion. Were this perfected, proper analyses would start to uncover the underlying physical laws governing the emergent behavior of biological systems and the evolutionary pressures responsible for functional innovation. In the near term, such methodology would allow the vast quantities of uncharacterized (e.g. metagenomic samples) primary amino acid sequences to be rapidly decoded. Analogous to natural products found in the Amazon, genomes of living organisms contain large numbers of proteins that would prove useful as new therapeutics for human health, energy sources, and/or waste management solutions if they could be identified and characterized. We previously theorized that phylogenetic profiles could provide a quantitative platform for obtaining unified measures of structure, function, and evolution (SF&E)(1). In the present manuscript, we present data that support this theory and demonstrates how refinements of our analysis algorithms improve the performance of phylogenetic profiles for deriving structural/functional relationships.

연구 동기 및 목표

• 다양한 게놈에서 단백질 구조, 기능, 진화(SF&E)를 분석하기 위한 통합된 정량적 플랫폼을 개발하기 위해.
• 메타게놈 샘플에서 미암호화된 아미노산 서열의 방대한 수를 특성화하는 데 도전하는 데에.
• 의료, 에너지, 생물정화 분야에 응용 가능한 잠재력이 있는 새로운 단백질을 발견할 수 있도록 하기 위해.
• 계통발생 프로파일을 단백질의 구조적 및 기능적 관계를 추론하는 강력한 방법으로 검증하고 개선하기 위해.
• 생물학적 시스템 행동과 진화적 혁신을 규정하는 기본 물리 법칙을 밝혀내는 기초를 마련하기 위해.

제안 방법

• 다양한 게놈에서 공진화의 정량적 측도로 계통발생 프로파일을 사용하여 단백질-단백질 및 단백질-기능 관계를 추론하기 위해.
• 다양한 종에서 단백질의 존재 또는 부재를 비교 게놈학을 적용하여 이진 또는 가중치가 부여된 프로파일을 생성하기 위해.
• 서열 공존 패턴에서의 기능적 연관성 탐지 민감도 및 특이도를 향상시키기 위해 알고리즘 파ip라인을 정제하기 위해.
• 예측된 관계의 정확도를 향상시키고 검증하기 위해 구조적 및 기능적 애너테이션을 통합하기 위해.
• 대규모 게놈 데이터를 활용하여 보존된 단백질 가족을 식별하고, 기능 혁신을 이끄는 진화적 압력을 유추하기 위해.
• 통합된 SF&E 프레임워크를 사용하여 메타게놈 데이터셋에서 미해결된 단백질을 우선순위 정렬하여 향후 실험적 검증을 위해 활용하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 계통발생 프로파일을 체계적으로 정제하여 단백질의 구조, 기능, 진화적 관계를 예측하기 위한 통합 플랫폼으로 활용할 수 있는가?
• RQ2 계통발생 프로파일 분석에서의 알고리즘적 개선이 진짜로 구조적 및 기능적 연관성을 탐지하는 데 어떻게 기여하는가?
• RQ3 이 방법이 메타게놈 샘플에서 미해결된 단백질의 기능 애너테이션을 얼마나 빠르게 가속화할 수 있는가?
• RQ4 계통발생 프로파일이 생물공학적 또는 치료적 잠재력이 있는 단백질을 식별하는 데 얼마나 높은 예측 능력을 지니는가?
• RQ5 이 접근법은 잠재적인 생물학적 행동과 진화적 혁신을 규정하는 기본 물리 법칙을 드러낼 수 있는가?

주요 결과

• 정제된 계통발생 프로파일 알고리즘은 단백질 간의 구조적 및 기능적 관계 예측 정확도를 크게 향상시킨다.
• 이 방법은 메타게놈 데이터셋에서 미해결된 서열에 대한 고속 추론 기능을 가능하게 한다.
• 계통발생 프로파일은 다양한 생물에서 보존된 단백질 가족과 공진화하는 기능 모듈을 성공적으로 식별한다.
• 이 프레임워크는 생물공학적 관련성이 있는 새로운 단백질을 식별할 잠재력을 보이며, 아마존에서 천연물질을 발견하는 것과 유사하다.
• 이 방법은 확장 가능하고 정량적인 플랫폼을 제공하여 구조, 기능, 진화를 통합하며, 세포 시스템 이론의 장기적 목표를 지원한다.
• 기존 기능 애너테이션과의 검증을 통해 정제된 계통발생 프로파일 방법의 강건성과 신뢰성을 확인한다.